r. agrawal 和 r. srikant於2023年在文獻中提出了apriori演算法，該演算法的描述如下：
下面是乙個具體的例子，最開始資料庫裡有4條交易，，，，，使用min_support=2作為支援度閾值，最後我們篩選出來的頻繁集為。
上述例子中，最值得我們從l2
到c3的這一步。這其實就是在執行偽**中第乙個藍色框條所標註的地方：ck+1=generatecandidates(lk)
，具體來說在apriori演算法中，它所使用的策略如下：
可見生成策略由兩部分組成，首先是self-joining部分。例如，假設我們有乙個l3
=（注意這已經是排好序的}。選擇兩個itemsets，它們滿足條件：前k
-1個item都相同，但最後乙個item不同，把它們組成乙個新的ck+1
的項集c
。如下圖所示，和組成，和組成。生成策略的第二部分是pruning。對於乙個位於ck+1
中的項集c
，s是c
的大小為k
的子集，如果s
不存在於lk
中，則將c
從ck+1
中刪除。如下圖所示，因為的子集並不存在於l3
中，所以我們將從c4
中刪除。最後得到的c4
，僅包含乙個項集。
回到之前的例子，從l2
到c3的這一步，我們就只能獲得。以上便是apriori演算法的最核心思想。
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Apriori演算法小結
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Apriori演算法整理
首先兩個基本概念 支援度 a事件和b事件同時發生的概率 置信度 在a發生的事件中同時發生b的概率，p b a p ab p a 例子 支援度 3 置信度 40 支援度3 意味著 3 顧客同時購買牛奶和麵包 置信度40 意味著購買牛奶的顧客 40 也購買麵包 智慧型商場模型 目標是找到經常一起購買的物...
Apriori演算法解析
摘要 本演算法主要應用於關聯分析問題 啤酒與尿布 它使用基於支援度的剪枝技術，系統的控制候選集指數增長。關聯規則是形如x y的蘊涵表示式，其中x和y是不相交的項集，即x y 支援度 s s x y count x y n 置信度 c c x y count x y count x count 表示支...